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Ecossistema inteligente de saúde traz assistência médica personalizada

Escrito por Editor@

setembro 26, 2022

Relatório “The Intelligent Health Ecosystem” mostra como a tecnologia pode ser empregada na experiência entre médicos e pacientes

Médicos treinados em inteligência artificial, big data e robótica que vão cuidar remotamente de pacientes com a ajuda de realidade aumentada, nanobots e outras ferramentas tecnológicas. Uma mudança tão grande na maneira como se pensa a medicina que parece história de ficção científica. No entanto, em 2022, já se registra uma grande mudança na maneira como são operados os cuidados de saúde. Nos últimos dois anos, durante a pandemia de Covid-19, houve um aumento significativo na adoção de telemedicina. Mas as organizações estão indo além para criar abordagens virtuais de atendimento mais integradas e abrangentes, aponta o relatório “The Intelligent Health Ecosystem”, divulgado pela EY.

“Estamos vendo os esforços crescentes da Big Pharma para alavancar as ferramentas de telessaúde. Por exemplo, o movimento da AstraZeneca para adquirir uma participação na Huma, que oferece uma plataforma digital para apoiar hospitais em atendimento domiciliar e ensaios clínicos descentralizados. Combinando ferramentas de gerenciamento de doenças com algoritmos preditivos e dados do mundo real, as empresas estão buscando em conjunto cuidados e pesquisas de forma proativa”, afirma Pamela Spence, líder global de Ciências da Saúde e Bem-Estar da EY.

De acordo com o relatório, essas mudanças dão a oportunidade para a criação e o surgimento de um ecossistema de saúde inteligente. Esse ecossistema fornecerá melhores experiências personalizadas de assistência médica aos pacientes, a qualquer hora e em qualquer lugar.

A revolução dos cuidados de saúde não é apenas uma oportunidade, mas uma necessidade urgente e essencial. “Nossos modelos de saúde não são sustentáveis em longo prazo. O custo dos gastos com saúde continua a aumentar com o rápido crescimento mundial de doenças crônicas dispendiosas. Enquanto isso, a força de trabalho global de saúde enfrenta um déficit previsto de 18 milhões de profissionais até 2030, uma lacuna que acelerará a adoção necessária de tecnologias digitais”, pontua Pamela.

Ciência e Tecnologia

Inovadores do setor da saúde estão trabalhando na integração de computação em nuvem, sensores, sistemas de realidade virtual e estendida e banda larga de quinta geração em modelos de prestação de cuidados. À medida que essas tecnologias continuam a evoluir e convergir no espaço da saúde, elas estão permitindo a criação de uma crescente Internet das Coisas Médicas (IoMT).

“O efeito líquido desta IoMT será impulsionar um crescimento sem precedentes na quantidade e qualidade dos dados de saúde disponíveis. Já estamos testemunhando um aumento exponencial nos dados de saúde, com bilhões de gigabytes de informações de pacientes sendo gerados dentro e fora dos sistemas de saúde todos os anos”, afirma Pamela.

O relatório mostra que, em um mundo cada vez mais conectado, quantidades crescentes de dados são capturadas passivamente o tempo todo. À medida que aumenta o número de ferramentas de captura de dados, cresce também o volume de dados relativos a cada indivíduo. Para se ter uma ideia, mesmo com a distribuição desigual da tecnologia, cada pessoa no planeta gera, em média, mais de 50 terabytes de dados por ano. Embora apenas uma minoria seja diretamente de dados de saúde, agora sabe-se que até 80% dos resultados de saúde são moldados por dados não clínicos.

De acordo com Pamela, a inteligência artificial oferece um meio de conectar, combinar e interrogar esses dados de maneira diferente. “A capacidade de avanço rápido da inteligência artificial para nos ajudar a sentir, perceber, aprender, saber, raciocinar, planejar e agir. Ou seja, uma combinação de humanos e máquinas oferece rotas para aumentar a inteligência somente humana em níveis inimagináveis em comparação com os dias de hoje.”

A nuvem de dados personalizada em torno de cada paciente individual será alimentada em uma camada de dados que permite que as informações de um paciente sejam comparadas com linhas de base individualizadas e com dados do mundo real em cortes de pacientes comparáveis. “O sistema pode começar a planejar intervenções direcionadas mais bem informadas e aprender com essas intervenções para refinar continuamente as abordagens de atendimento para cada paciente”, conclui.

Via: EY

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